Gradients, Property Templates, and Land Use Change

Abstract

The scarcity of historical individual-level data makes understanding historic land use decisions and the influence of physiochemical gradients on these decisions difficult. Here, we present several measures of early property agricultural quality based on commonly available data, including elevation and soil type. These analyses demonstrate the influence of physiochemical gradients on initial land division patterns in the Gywnns Falls watershed (Baltimore, Maryland). Moreover, we examine the influence of the template created by early property decisions on continuing human-driven landscape dynamics. This influence is illustrated by 1900-era forest cover patterns, park locations, and modern transportation networks.

La escasez de datos individuales históricos dificulta la comprensión de las decisiones históricas sobre el uso del suelo y la influencia de los gradientes fisicoquímicos en estas decisiones. En este artículo presentamos varias medidas de la calidad agrícola de propiedades primitivas basadas en datos comúnmente disponibles, como elevación y tipo de suelo. Estos análisis demuestran la influencia de los gradientes fisicoquímicos en los patrones iniciales de división de la tierra en la cuenca de Gywnns Falls (Baltimore, Maryland). Más aún, examinamos la influencia de los patrones creados por las decisiones sobre las propiedades primitivas en la continuación de la dinámica del paisaje impulsada por los seres humanos. Esta influencia se ilustra con los patrones de cobertura forestal, ubicación de parques y redes modernas de transportación del siglo veinte.

Key words:

• Baltimore
• human–environment interactions
• land use history
• landscape dynamics
• urban ecology

关键词:

• 巴尔的摩
• 人类与环境之间的相互作用
• 土地利用的历史
• 景观动态
• 城市生态学

Palabras clave:

• Baltimore
• interacciones hombre-medio ambiente
• historia del uso del suelo
• dinámica del paisaje
• ecología urbana

Acknowledgments

Notes

* Thanks to Alicia Torregrosa, Geoff Buckley, and several anonymous reviewers whose comments and thoughts have made this article considerably stronger. The work was funded through the National Science Foundation Long-Term Ecological Research program, grant number DEB 9714835 to the Institute for Ecosystem Studies, subcontracted to Johns Hopkins University, and through a National Science Foundation Graduate Research Fellowship.